Changement climatique et risques 2 min
Résilience des plantes aux environnements extrêmes : une approche innovante utilisée dans le désert d’Atacama
COMMUNIQUE DE PRESSE - Des scientifiques d’INRAE, de l’université de Bordeaux et de l’université Pontificale Catholique du Chili ont étudié 24 espèces de plantes du désert d’Atacama (Amérique du Sud), une des régions les plus arides de la planète, pour comprendre les mécanismes de résilience des plantes dans un environnement extrême. Grâce à une approche multi-espèces, ils ont découvert des marqueurs moléculaires communs aux 24 espèces étudiées permettant de prédire l’environnement dans lequel elles vivent (altitude, variations de températures, déficit en eau…). Leurs résultats, publiés dans New Phytologist, mettent en lumière des mécanismes communs utilisés par une grande diversité de plantes pour s’adapter à des conditions extrêmes. L’approche développée dans cette étude pourrait être appliquée à des espèces cultivées sous d’autres climats plus favorables, afin d’identifier les mécanismes leur permettant de s’adapter aux stress environnementaux.
Publié le 29 mars 2022
Le désert d'Atacama, un milieu aux conditions extrêmes
Ce désert, unique au monde, est l’une des régions les plus inhospitalières de la planète : altitude entre 2400 et 4500m, stress thermique dans les étages supérieurs, stress hydrique et forte salinité dans les étages inférieurs, sol pauvre en azote, très forte intensité lumineuse. Les espèces végétales présentes dans ce désert sont celles subissant les pires conditions climatiques sur Terre. Dans un contexte d’accélération du changement climatique, les scientifiques se sont intéressés aux mécanismes d’adaptation des plantes à ces conditions extrêmes grâce à la métabolomique, c’est-à-dire l’étude de l’ensemble des molécules impliquées dans le métabolisme d’un organisme vivant.
Une stratégie commune des plantes pour s’adapter aux environnements extrêmes
Les scientifiques ont utilisé une approche innovante, la métabolomique prédictive, pour étudier les mécanismes de résilience des plantes de l’Atacama. Ils ont analysé environ 5 000 signaux métaboliques provenant de 24 espèces de plantes de l’Atacama poussant à différentes altitudes dans le désert. Après un traitement statistique faisant appel au machine learning1, ils ont réussi à identifier 39 molécules communes à toutes les espèces, permettant de prédire l’environnement de la plante avec une précision de 79%. Ils ont pu relier l’expression de ces molécules à différents facteurs de stress environnementaux comme des températures de gel, le déficit en eau ou une très forte intensité lumineuse.
Ces résultats montrent également une stratégie métabolique convergente dans l’évolution des plantes endémiques de différentes familles pour l’adaptation et la résilience aux conditions environnementales extrêmes. Ces molécules sont également présentes dans des espèces végétales cultivées sous d’autres climats comme des poacées (maïs), des fabacées (pois), des solanacées (tomates), ou des astéracées (tournesol). Aujourd'hui, il faut une dizaine d'années aux scientifiques et aux producteurs pour développer une nouvelle espèce végétale répondant à des critères environnementaux précis (résistance au gel, par exemple). Grâce à l'approche multi-espèces développée dans cette étude, ce délai pourrait être fortement réduit et permettrait aux professionnels de s'adapter plus rapidement aux contraintes du changement climatique.
Référence
Dussarrat, T., Prigent, S., Latorre, C., Bernillon, S., Flandin, A., Díaz, F. P., et al. (2022). Predictive metabolomics of multiple Atacama plant species unveils a core set of generic metabolites for extreme climate resilience. New Phytologist, nph.18095. DOI:10.1111/nph.18095.
[1] Le machine-learning est une approche statistique basée sur l’entrainement d’un algorithme d'apprentissage automatique, souvent avec un grand ensemble de données.